Excel 中的 Python：今日即可上手的 1 分钟技巧

外来客 • 2026-08-27 02:56:48

声明：本文为对公开内容的摘要整理，未经本站独立核实，可能与原内容存在出入，不代表本站立场、观点或建议；观点与版权归原作者及原平台所有。如涉及版权问题，请联系我们，核实后立即删除。 [ 免责声明 ]

（原标题：Python in Excel: 1-minute Hacks You Can Use Today）

修复混乱日期：
前提：数据中存在无法通过常规格式调整识别的日期文本。
步骤：输入 `=py` 进入 Python 模式，使用 `pd.to_datetime` 函数引用单元格，按 `Ctrl+Enter` 提交，最后切换视图为 Excel 值并向下填充。
效果：将数百行杂乱日期统一转换为标准日期格式（如 2025 年 12 月 28 日）。
数据行列转换（Unpivoting）：
前提：数据按列存储（如不同季度的销售数据），需转为行存储以便分析。
步骤：使用 `pd.melt` 函数，指定保留的 ID 列（如产品名），通过 `var_name` 和 `value_name` 参数自定义列名。
动态优化：扩展引用范围至第 25 行，添加 `.dropna()` 去除空值，并使用 `.set_index(drop=True)` 重置索引，实现完全动态更新。
高级数据可视化：
前提：拥有包含运输方式、包装类型及交付时间的数据集。
步骤：使用 Seaborn 库的 `sns.swarmplot` 函数，设定 X 轴为运输方式，Y 轴为交付时间，并通过 `hue` 参数区分易碎与非易碎包装。
效果：生成集群图，直观展示不同运输方式下的交付时间分布及异常值，揭示易碎品在隔夜及当日达服务中耗时更长的规律。